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【数据管理(lǐ)面临挑战】

主数据管理(lǐ)（Master Data Management，简称MDM）是挖掘数据价值的重要手段和工具，是企业迈进大数据时代的重要基石。如何做好企业主数据管理(lǐ)？首先我们需要正视企业在数据管理(lǐ)中面临的挑战：

1、数据价值认识不足，资产利用(yòng)率低

企业管理(lǐ)者面对大量来自不同来源的数据，特别是企业自身关于战略管控、财務(wù)管理(lǐ)、生产经营等方面的数据，以及行业相关数据、竞争对手数据等等，这些数据往往分(fēn)布零散、管理(lǐ)随意，并没有(yǒu)把数据当做“资产”来进行全面管理(lǐ)，势必导致各类数据没有(yǒu)显示和发挥“资产”的特性——即被全面掌握和控制、能(néng)够用(yòng)货币计量、能(néng)够带来经济效益。

2、数据不共享，各自為(wèi)政，信息孤岛严重

从横向职能(néng)划分(fēn)方面分(fēn)析，企业现阶段通常是以“职能(néng)部门”进行各项工作地开展与划分(fēn)，这势必导致各类数据资产被按部门割裂开来，使得决策者拿(ná)到的都是单一、孤立、缺乏印证的单项数据资产，并且随着企业管理(lǐ)精细化的开展，这种情况将越发严重。

从纵向管理(lǐ)层级划分(fēn)方面分(fēn)析，多(duō)元化企业存在體(tǐ)量庞大、板块诸多(duō)，管理(lǐ)层级有(yǒu)些最多(duō)可(kě)深入到5级至6级。此种情况下，每个层级都会产生大量数据，层级之间的数据大多(duō)数互相隔离，没有(yǒu)形成自下而上的共享与支撑體(tǐ)系。

因此，在信息孤岛普遍存在的情况下，各类数据不能(néng)组织整合形成有(yǒu)价值的信息，各类数据不能(néng)提升转化為(wèi)管理(lǐ)知识，大数据决策支持只能(néng)是空谈。

3、数据质量层次不齐，重内部轻外部

企业各信息化系统中存在的组织、人员、客商(shāng)、物(wù)料、产品、项目等主数据没有(yǒu)形成共享统一，在各自系统普遍存在数据完整性缺失、数据标准不统一、冗余数据多(duō)，没有(yǒu)定期进行数据清洗，数据质量各不相同；不能(néng)有(yǒu)效的进行数据分(fēn)析，分(fēn)析出结果也不是企业真实数据的體(tǐ)现。因此，我们首先要建立统一的数据标准，清洗数据提升数据质量，為(wèi)大数据分(fēn)析提供基础保障。

同时内部数据无论从获取源头还是从获取途径方面，都比外部数据的获取更加便捷和可(kě)控。所以现阶段企业数据应用(yòng)分(fēn)析还应以内部数据為(wèi)主；而外部数据由于缺乏获取手段和对应的管理(lǐ)应用(yòng)思路，恰恰成為(wèi)企业经营决策的短板，这导致决策层面数据维度来源失衡，造成决策制定时外部数据给予的支撑非常有(yǒu)限，从而影响决策效率和决策敏锐性。

4、数据资产管理(lǐ)粗放，没有(yǒu)管理(lǐ)體(tǐ)系

面对激烈的市场竞争，行业外部与企业内部的复杂环境，管理(lǐ)层与各业務(wù)职能(néng)部门需要综合分(fēn)析企业经营现状、发展趋势、竞争市场因素、行业和宏观经济因素等庞大的数据，目前很(hěn)多(duō)情况下都是靠人工和半自动化进行数据整理(lǐ)，并且由于各部门需求各异，思路不同，工作量和难度越来越大，在缺乏专业化的数据团队的情况下，无法快速形成有(yǒu)效的决策支持信息。

5、数据应用(yòng)机制缺失，数据不能(néng)说话

企业现阶段缺乏数据应用(yòng)的有(yǒu)效机制，比如各类数据如何有(yǒu)效获取、部门之间如何分(fēn)工轮动、海量数据中如何挖掘高价值数据、数据高效流动如何保证等等。由于此类机制的缺失，没有(yǒu)统一的数据语言，无法真正做到“用(yòng)数据说话”，就无法真正為(wèi)领导实事求是分(fēn)析问题、解决问题提供依据，无法真正迈进大数据时代。

【主数据管理(lǐ)的价值】

主数据管理(lǐ)可(kě)以帮助企业从分(fēn)散的业務(wù)系统中整合最核心的、最需要共享的数据（“主数据”），集中进行数据的清洗和丰富，然后以服務(wù)的方式把统一的、完整的、准确的、具有(yǒu)权威性的主数据分(fēn)发给全企业范围内需要使用(yòng)这些数据的系统或应用(yòng)。从根本上保证系统之间能(néng)实现数据的共享，增强了各系统在企业层面的互动，从而提高企业运营效益，提高数据质量，更好地為(wèi)企业信息集成做好铺垫。

1.与大数据相得益彰

主数据和大数据的核心都是数据，但它们的关注点有(yǒu)所不同。大数据关注数据的體(tǐ)量和类型，而主数据则更关注数据的质量；大数据提供了更多(duō)的原材料，而主数据侧重于数据的组织。企业应以主数据為(wèi)中心，通过主数据把各类大数据有(yǒu)效串联起来，从而获得更好数据应用(yòng)效果和价值。

2.提高数据的准确性

通过主数据管理(lǐ)实现公共数据的统一管理(lǐ)，按照主数据全生命周期实现各个关节数据维护审核机制，确保数据维护更新(xīn)规范，保障数据准确性。

3.统一集成规范

主数据管理(lǐ)让企业将拥有(yǒu)统一的主数据访问接口，拥有(yǒu)集中的且内容丰富和干净的数据中心，能(néng)够為(wèi)各业務(wù)部门提供一致、完整的共享信息平台，為(wèi)业務(wù)流程和经营决策提供了一个可(kě)靠的支撑载體(tǐ)。

4.降低运维成本

主数据管理(lǐ)可(kě)以增强IT结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据管理(lǐ)基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业務(wù)需求的变化。同时，降低接口成本、数据清洗和维护成本等，帮助企业遠(yuǎn)离高成本和高风险。

5. 提高数据安全水平

通过主数据管理(lǐ)平台，可(kě)以实现数据的版本控制、数据的备份和容灾机制，制定完善的数据管理(lǐ)规范，确保基础数据的完整可(kě)靠。

【主数据与大数据结合】

未来，主数据管理(lǐ)平台将逐步实现与大数据的无缝集成，為(wèi)大数据提供一系列全面、先进、成熟的数据管理(lǐ)解决方案，為(wèi)企业用(yòng)户迈进“大数据时代”做好了准备。

提升企业数据的集成和管理(lǐ)能(néng)力，将数据集成扩展到舆情数据、行业数据、社交媒體(tǐ)数据、网络日志(zhì)数据、传感器设备数据、文(wén)档数据、音频、视频数据、電(diàn)子邮件数据、甚至其他(tā)无编码格式的多(duō)结构化或非结构化数据，显著减少浪费在垃圾资料的时间，有(yǒu)效降低大数据开发、维护成本。

引入人工智能(néng)技术，加入AI智能(néng)引擎技术，“陕西优百”针对能(néng)源行业超过千万条的物(wù)资标准和物(wù)资属性模板學(xué)习，形成了一套物(wù)资描述智能(néng)模型的核心算法，从而实现更加精准的判断，帮助企业精准定位数据。

实现从传统数据架构平台扩展到Hadoop，把Hadoop技术通过一种透明的方式呈现给用(yòng)户，企业将不再需要复杂的手动编码来实现Hadoop的性能(néng)和成本优势。这不仅帮助企业更轻松地管理(lǐ)和支持多(duō)个大数据项目，确保最佳的端到端性能(néng)和部署，还可(kě)以使数据便捷地在Hadoop环境或传统网格计算环境中运行。

引入了内存处理(lǐ)的能(néng)力，数据处理(lǐ)性能(néng)更快。所谓“内存处理(lǐ)”，就是把主数据的处理(lǐ)操作从传统的数据库迁移到内存计算，有(yǒu)望实现最高上达百倍的能(néng)力提升，实现在大数据中快速解决个體(tǐ)识别问题，高效完成大批量数据清洗。同时大幅降低了客户的硬件部署成本，以更佳的成本效益方式提升大数据项目的投资回报。

【结束语】

近几年来，“陕西优百”根据企业经营目标和通用(yòng)业務(wù)规律，建立企业统一主数据模型，并对组织机构、人员、物(wù)料、产品、客商(shāng)、指标、财務(wù)和生产层面等多(duō)种主数据域，从而逐步统一企业内控数据标准，為(wèi)从根本上解决企业数据分(fēn)散重复、口径不一致、共享困难造成的信息孤岛等问题奠定坚实的基础，推动企业内各类信息系统的整合和数据的共享，全面提升经营决策、运营管理(lǐ)、业務(wù)拓展和客户服務(wù)等方面的支撑能(néng)力。

在全新(xīn)的大数据时代，大数据的核心问题不是数量大，而是质量高。把主数据管理(lǐ)作為(wèi)大数据背景下的企业数据治理(lǐ)和提升数据质量的工具，可(kě)以确保核心数据的质量和真实性，企业可(kě)以更好地洞悉业務(wù)数据中所隐藏的价值，真正把大数据转化為(wèi)新(xīn)的挑战和新(xīn)的机遇。